如何使用别人开发好的任何模型

简要描述

Hugging Face 平台支持多种开源模型架构和文件格式，以下是常见模型类型及其对应的文件后缀整理（已修正部分笔误并补充完整信息）：

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1. Transformer 系列模型

• 主要用途：NLP 任务（BERT、GPT、T5 等）

• 常见后缀：

  • .bin (PyTorch 权重文件)

  • .safetensors (Hugging Face 安全格式，替代 .bin)

  • .h5 (TensorFlow/Keras 权重文件)

  • .msgpack (旧版 Flax/JAX 格式)

  • .gguf (量化格式，用于 llama.cpp 等推理工具)

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2. Diffusion 模型（文生图、图生图）

• 代表模型：Stable Diffusion、DALL-E

• 常见后缀：

  • .safetensors (推荐的安全格式，替代 .ckpt)

  • .ckpt (PyTorch 检查点文件，逐渐被弃用)

  • .onnx (导出为跨平台推理格式)

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3. 卷积神经网络 (CNN)

• 主要用途：图像分类、目标检测

• 常见后缀：

  • .pth (PyTorch 原生格式)

  • .h5 (TensorFlow/Keras 格式)

  • .onnx (标准化推理格式)

  • .tflite (移动端轻量化模型)

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4. 语音模型（ASR、TTS）

• 代表模型：Whisper、Wav2Vec2

• 常见后缀：

  • .bin (PyTorch)

  • .safetensors

  • .onnx (导出为跨框架格式)

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5. 多模态模型

• 代表模型：CLIP、FLAVA

• 常见后缀：

  • .bin、.safetensors (PyTorch)

  • .h5 (TensorFlow)

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6. 其他特殊格式

• 量化/轻量化格式：

  • .gguf (llama.cpp、alpaca.cpp 使用)

  • .ptl (PyTorch Mobile)

• 框架通用格式：

  • .onnx (支持跨框架推理)

  • .pb (TensorFlow Protocol Buffer)